Conferencia: Mujeres en Ciencia de Datos – Aprendizaje Práctico con R

Conferencia: Mujeres en Ciencia de Datos – Aprendizaje Práctico con R

Fecha y Horario: 2 De Mayo Sábado, de 10:00 AM a 3:00 PM

Descripción:

Este evento está diseñado para introducir a mujeres estudiantes y principiantes en el mundo de la Ciencia de Datos, proporcionando un enfoque práctico con la programación en R. A lo largo de la conferencia, combinaremos charlas inspiradoras, talleres interactivos y sesiones de networking para fomentar el aprendizaje y la participación de mujeres en la tecnología y el análisis de datos.

Agenda del Evento

10:00 – 10:30 | Registro y Bienvenida

Presentación del evento y objetivos generales. Breve introducción sobre la importancia de la Ciencia de Datos y la participación de mujeres en el área.

10:30 – 11:30 | Charla: "Mujeres en Ciencia de Datos: Oportunidades y Retos"

• Experiencias y trayectorias en ciencia de datos.
• Aplicaciones de la Ciencia de Datos en diversas industrias.
• Recomendaciones para mujeres que inician en esta disciplina.
• 11:30 – 13:00 | Taller: "Introducción a R para Ciencia de Datos"
• Instalación y configuración de R y RStudio.
• Sintaxis básica del lenguaje R.
• Manipulación de datos con `dplyr` y `tidyr`.
• Visualización de datos con `ggplot2`.
• 13:00 – 13:30 | Receso y Networking

Oportunidad para conectar con otras participantes, compartir experiencias y explorar recursos para continuar aprendiendo.

13:30 – 14:30 | Panel de Discusión: "Primeros Pasos y Crecimiento en Ciencia de Datos"

• Discusión con profesionales y estudiantes sobre estrategias de aprendizaje y desarrollo de carrera en Ciencia de Datos.
• Recursos recomendados (cursos, libros, comunidades y mentorías).
• 14:30 – 15:00 | Cierre y Conclusiones
• Reflexión sobre aprendizajes adquiridos.
• Presentación de próximos eventos y oportunidades de formación.
• Entrega de certificados de participación.

Dirigido a:

Mujeres estudiantes, profesionales y entusiastas de la Ciencia de Datos que deseen iniciar su camino en el análisis de datos con R. No se requiere experiencia previa.